根据您正在处理的数据类型，您还可以在执行EDA时通过将dropna设置为False来获得每列的值计数。

for col in df:
   print df[col].value_counts(dropna=False)

适用于分类变量，但当你有很多唯一值时就不那么适用了。

由于pandas必须为DataFrame.dropna()找到这一点，我看了看他们是如何实现它的，并发现他们使用了DataFrame.count()，它会计数DataFrame中的所有非空值。参考熊猫源代码。我还没有对这种技术进行基准测试，但我认为库的作者可能已经就如何实现它做出了明智的选择。

条形表示缺少的值

import missingno
missingno.bar(df)# will give you exact no of values and values missing

如果你需要知道有多少行有“一个或多个nan”:

df.isnull().T.any().T.sum()

或者如果你需要取出这些行并检查它们:

nan_rows = df[df.isnull().T.any()]

试试下面的方法

df.isnull().sum()

or

df.isna().values.any()

或者你可以在DF上使用.info()，例如:

df.info(null_counts=True)返回列中非_null的行数，例如:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3276314 entries, 0 to 3276313
Data columns (total 10 columns):
n_matches                          3276314 non-null int64
avg_pic_distance                   3276314 non-null float64